
Les cours de formation TensorFlow direct, organisés par des instructeurs locaux, expliquent, par des discussions interactives et des exercices pratiques, comment utiliser le système TensorFlow pour faciliter la recherche en apprentissage automatique et faciliter la transition rapide d’un prototype à un système de production. TensorFlow formation TensorFlow est disponible en "formation sur site en direct" ou "formation en direct à distance". La formation en direct sur site peut être effectuée localement chez le client à Belgique ou dans des centres de formation d'entreprise NobleProg dans Belgique . La formation à distance en direct est réalisée au moyen d'un poste de travail distant et interactif. NobleProg - Votre prestataire de formation local
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Nos Clients témoignent
J'ai vraiment apprécié les réponses claires de Chris à nos questions.
Léo Dubus
Formation: Réseau de Neurones, les Fondamentaux en utilisant TensorFlow comme Exemple
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J'ai généralement apprécié le formateur compétent.
Sridhar Voorakkara
Formation: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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J'ai été stupéfait par la qualité de ce cours - je dirais que c'était la norme universitaire.
David Relihan
Formation: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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Très bon aperçu général. Go historique des raisons pour lesquelles Tensorflow fonctionne comme il le fait.
Kieran Conboy
Formation: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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J'ai aimé les possibilités de poser des questions et d'obtenir des explications plus approfondies de la théorie.
Sharon Ruane
Formation: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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Approche très actualisée ou IPC (flux tensoriel, ère, apprendre) pour faire de l'apprentissage automatique.
Paul Lee
Formation: TensorFlow for Image Recognition
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Compte tenu des perspectives de la technologie: quelle technologie / processus pourrait devenir plus important dans le futur; voir à quoi la technologie peut être utilisée
Commerzbank AG
Formation: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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J'ai bénéficié de la sélection de sujets. Style de formation. Orientation pratique
Commerzbank AG
Formation: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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Un large éventail de sujets couverts et une connaissance approfondie des dirigeants.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Formation: Understanding Deep Neural Networks
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manque
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Formation: Understanding Deep Neural Networks
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Grandes connaissances théoriques et pratiques des conférenciers. Communicativeness des formateurs. Pendant le cours, vous pouvez poser des questions et obtenir des réponses satisfaisantes.
Kamil Kurek - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Formation: Understanding Deep Neural Networks
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Partie pratique, où nous avons implémenté des algorithmes. Cela a permis une meilleure compréhension du sujet.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Formation: Understanding Deep Neural Networks
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exercices et exemples mis en oeuvre
Paweł Orzechowski - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Formation: Understanding Deep Neural Networks
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Exemples et problèmes discutés.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Formation: Understanding Deep Neural Networks
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Connaissances substantielles, engagement, une manière passionnée de transférer des connaissances. Exemples pratiques après un cours théorique.
Janusz Chrobot - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Formation: Understanding Deep Neural Networks
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Exercices pratiques préparés par M. Maciej
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Formation: Understanding Deep Neural Networks
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Identification humaine et détection de mauvais point de carte de circuit
王 春柱 - 中移物联网
Formation: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
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faire la démonstration de
中移物联网
Formation: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
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A propos de la surface faciale.
中移物联网
Formation: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
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Beaucoup de conseils pratiques
Pawel Dawidowski - ABB Sp. z o.o.
Formation: Deep Learning with TensorFlow
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Beaucoup d'informations liées à la mise en œuvre de solutions
Michał Smolana - ABB Sp. z o.o.
Formation: Deep Learning with TensorFlow
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Une multitude de conseils pratiques et de connaissances du conférencier parmi un large éventail de problèmes d’IA / d’informatique / SQL / IdO.
ABB Sp. z o.o.
Formation: Deep Learning with TensorFlow
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J'ai commencé avec une connaissance quasi nulle et, à la fin, j'ai été capable de construire et de former mes propres réseaux.
Huawei Technologies Duesseldorf GmbH
Formation: TensorFlow for Image Recognition
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Tomasz connaît vraiment bien l’information et le parcours a été bien rythmé.
Raju Krishnamurthy - Google
Formation: TensorFlow Extended (TFX)
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Formateur était très bien informé et ouvert aux questions, aimait dessiner des diagrammes et a expliqué les choses d’une assez bonne façon
Formation: Deep Learning with TensorFlow 2.0
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Formateur était très bien informé et ouvert aux questions, aimait dessiner des diagrammes et a expliqué les choses d’une assez bonne façon
Formation: Deep Learning with TensorFlow 2.0
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Plans de cours TensorFlow
- comprendre la structure et les mécanismes de déploiement de TensorFlow
- être capable d'effectuer des tâches d'installation / environnement de production / architecture et configuration
- être capable d'évaluer la qualité du code, effectuer le débogage, la surveillance
- être capable de mettre en œuvre une production avancée comme des modèles de formation, la création de graphiques et la journalisation
- comprendre la structure et les mécanismes de déploiement de TensorFlow
- effectuer des tâches d'installation / environnement de production / architecture et configuration
- évaluer la qualité du code, effectuer le débogage, la surveillance
- implémenter une production avancée telle que des modèles de formation, la création de graphiques et l'enregistrement
-
Comprendre TensorFlow’s structures et mécanismes de déploiement
être en mesure de réaliser des tâches d'installation / environnement de production / architecture et de configuration
être en mesure d’évaluer la qualité du code, d’effectuer le débogage, de surveiller
être en mesure de mettre en œuvre des modèles de production avancés tels que les modèles de formation, les termes d'emballage, les graphiques de construction et le logging
- avoir une bonne compréhension des réseaux de neurones profonds (DNN), CNN et RNN
- comprendre la structure et les mécanismes de déploiement de TensorFlow
- être capable d'effectuer des tâches d'installation / environnement de production / architecture et configuration
- être capable d'évaluer la qualité du code, effectuer le débogage, la surveillance
- être capable de mettre en œuvre une production avancée comme des modèles de formation, la création de graphiques et la journalisation
- Installez et configurez TensorFlow 2.0.
- Comprenez les avantages de TensorFlow 2.0 par rapport aux versions précédentes.
- Construire des modèles d'apprentissage en profondeur.
- Implémenter un classificateur d'image avancé.
- Déployez un modèle d'apprentissage approfondi sur le cloud, les appareils mobiles et l'IoT.
- Conférence interactive et discussion.
- Beaucoup d'exercices et de pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire réel.
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
- Pour en savoir plus sur TensorFlow , visitez le site: https://www.tensorflow.org/
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Construire et former des modèles d'apprentissage automatique avec TensorFlow.js.
Exécuter les modèles d'apprentissage automatique dans le navigateur ou sous Node.js.
Retirez les modèles d’apprentissage automatique préexistants en utilisant des données personnalisées.
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Lecture et discussion interactives.
Beaucoup d’exercices et de pratiques.
La mise en œuvre dans un environnement de laboratoire en direct.
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Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.
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Créez un modèle de détection de fraude dans Python et TensorFlow.
Construire des regressions linéaires et des modèles de regressions linéaires pour prédire la fraude.
Développer une application AI end-to-end pour analyser les données frauduleuses.
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Lecture et discussion interactives.
Beaucoup d’exercices et de pratiques.
La mise en œuvre dans un environnement de laboratoire en direct.
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Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.
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Installation et configuration de TFX et support des outils tiers.
Utilisez TFX pour créer et gérer un pipeline de production ML complet.
Travailler avec les composants TFX pour effectuer la modélisation, la formation, la fourniture d'inférences et la gestion des déploiements.
Déployer les fonctionnalités d'apprentissage automatique sur les applications Web, les applications mobiles, les appareils IoT et plus encore.
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Lecture et discussion interactives.
Beaucoup d’exercices et de pratiques.
La mise en œuvre dans un environnement de laboratoire en direct.
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Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.
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À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
Il s’agit d’un Kubeflow et d’une Kubeflow et d’une Kubeflow et d’une Kubeflow et d’une Kubeflow et d’une Kubeflow et d’une Kubeflow et d’une Kubeflow et d’une Kubeflow et d’une Kubeflow et d’une Kubeflow et d’une Kubeflow et d’une Kubeflow et d’une Kubeflow et d’une Kubeflow et d’une Kubeflow et d’une Kubeflow et d’une Kubeflow et d’une Kubeflow et d’une Kubeflow et d’une Kubeflow et d’une Kubeflow et d’une Kubeflow et d’une Kubeflow et d’une Kubeflow et d’une Kubeflow et d’une Kubeflow et d’une Kubeflow et d’une Kubeflow et d’une Kubeflow et d’une Kubeflow et d’une Kubeflow et d’
Utilisez OpenShift pour simplifier le travail d’initialiser un Kubernetes cluster.
Créer et déployer un Kubernetes pipeline pour l'automatisation et la gestion des modèles ML en production.
Trainer et déployer TensorFlow les modèles ML sur plusieurs GPUs et les machines qui fonctionnent en parallèle.
Appelez les services public en nuage (par exemple, les services AWS) de l'intérieur OpenShift pour étendre une application ML.
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Lecture et discussion interactives.
Beaucoup d’exercices et de pratiques.
La mise en œuvre dans un environnement de laboratoire en direct.
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Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.
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